Was ist der Unterschied zwischen einem „statistischen Experiment“ und einem „statistischen Modell“?

Ich verfolge AW van der Vaart, asymptotische Statistik (1998). Er spricht von statistischen Experimenten und behauptet, dass sie sich von einem statistischen Modell unterscheiden, definiert aber keines von beiden. Meine Frage:

Was ist (1) ein statistisches Experiment, (2) ein statistisches Modell und (3) was ist der Hauptbestandteil, der das statistische Experiment immer von jedem statistischen Modell unterscheidet?

Eine andere Möglichkeit ist, dass das statistische Experiment das Protokoll ist, nach dem wir Daten generieren, und dass das statistische Modell das Protokoll ist, nach dem wir diese Daten analysieren.

Ein statistisches Experiment ist ein Entwurf, der beschreibt, wie die Daten auf statistisch gültige Weise erfasst werden. Ein statistisches Modell ist eine Beschreibung der Beziehungen zwischen Variablen, die im Experiment gemessen werden, und / oder der parametrischen Form der Verteilung dieser Variablen.

Was @Michael Chernick sagte, ist aus Sicht eines Statistikers richtig.

Ich bin Physiker und in der Wissenschaft kann "Modell" auch eine vorhersagende Beschreibung bedeuten. Sie würden etwa sagen: "Wenn Sie die folgende Situation einrichten, z. B. einen kleinen Tropfen Tinte in ein Glas Milch geben, dann würden Sie zum Zeitpunkt t erwarten, dass die statistische Verteilung der Tintenmoleküle im Raum P [ x ist , t]. "

Ich vermute, dass diese Bedeutung allgegenwärtiger wird. Als Apropos könnte man beispielsweise einem potenziellen Kunden sagen: "Wenn wir eine bestimmte Zielgruppe mit dieser oder jener Werbung ansprechen, erwarten wir für Ihren Kandidaten eine Stimmzunahme von 4 ± 1%." Dies könnte ein rein empirisches Ergebnis sein oder auf einem prädiktiven statistischen Modell basieren, das auf einer Theorie basiert, die mit den Ergebnissen statistischer Experimente kombiniert ist.